1. Sentence-BERT简述 Sentence-BERT(Sentence Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是对BERT模型的改进,旨在生成句子的固定长度向量表示,使得可以通过向量相似度(如余弦相似度)来衡量句子之间的语义相似性。 训练好Sentence-BERT模型后,待检索的句子向量可以预先计算并存储,线上应用时,只需要把query转一...
使用Sentence BERT:训练集为LCQMC,语言模型为 RoBERTa 测试集traintestvalidavgw-avg LCQMC 0.8267 0.8395 0.7868 0.8177 0.8260 STS-B 0.7081 0.6903 0.7515 0.7167 0.7130 4. 实验结论 4.1 Sentence BERT 效果 对比 通过对比3.1和3.2.1的实验结果,在使用Sentence BERT之后,在STS-B数据集上相关性达到0.6658,远...
sentence-bert模型介绍 Sentence-BERT (SBERT) 是一种基于BERT的预训练模型，主要用于语义文本相似度和句子嵌入任务。它通过对BERT模型进行微调，通过Siamese和Triplet网络结构训练，使得模型能生成句子级别的向量表示，进而有效度量句子之间的相似度。相比原始BERT，SBERT在诸如问答匹配、语义检索等任务上表现出更优性能，...
模型介绍 Pooling 策略 SBERT 在 BERT/RoBERTa 的输出结果上增加了一个 Pooling 操作,从而生成一个固定维度的句子 Embedding。实验中采取了三种 Pooling 策略做对比: CLS:直接用 CLS 位置的输出向量作为整个句子向量 MEAN:计算所有 Token 输出向量的平均值作为整个句子向量 MAX:取出所有 Token 输出向量各个维度的最大...
而SBert与dssm思想上比较类似,都是通过独立的子模块进行高维信息抽取,通过各文本特征向量的余弦距离,来表征文本语义相似度。 Bert(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)及其变种在NLP中大杀四方,不多介绍了。sbert结构图如下。 SBERT模型结构图 ...
Trained on NLI data+STS benchmark :表示利用孪生网络先在NLI数据集上训练分类模型学习句子向量表示,然后在STSb训练集上再利用回归模型再次学习句子embedding,相当于利用两种数据集进行了两次fine-tuning。 评测的时候都是采用的STSb的测试集进行评测。可以看到,最后一种训练方式表现最好,尤其单纯的BERT架构有较大的提...
在许多NLP任务(特别是在文本语义匹、文本向量检索等)需要训练优质的句子表示向量,模型通过计算两个句子编码后的Embedding在表示空间的相似度来衡量这两个句子语义上的相关程度,从而决定其匹配分数。尽管基于BERT在诸多NLP任务上取得了不错的性能,但其自身导出的句向量(【CLS】输出的向量、对所有输出字词token向量求平均...
SentenceBERT是Cohere推出的一款AI大模型,专为句子级语义分析设计,功能实用。它能比较句子相似性或分类文本,比如从新闻中提取主题。 Cohere通过优化BERT架构,使SentenceBERT在嵌入生成上效率更高。技术上支...
原来,Sentence-BERT就是通过对比学习来fine-tune啊。 对比学习的思想很简单,难点就是如何找到合适的三元组(sa,sp,sn)来训练模型,其中sp和sa属于同一个"类别",被称为正样本,sn和sa不是同一个"类别",被称为负样本,这里的类别是广义上的类别,可以是文本分类的类别,甚至也可以是每个句子单独对应一个类别(instance...
本文旨在介绍Sentence-BERT（SBERT）模型及其Sentence Transformers库的使用方法。SBERT模型的提出背景在于，传统BERT模型在进行句子编码时，使用两种常见方法的性能并不理想，特别是在文本相似度任务上，即使是预训练的Glove向量也明显优于原始BERT的句子表示。同时，原始BERT对大量句子进行相似度判别时的计算量...